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¿Qué es la gobernanza de la IA? Consejos y buenas prácticas

AI Governance es un marco de seguridad y supervisión diseñado para ayudar a las organizaciones a definir, aplicar y monitorear el uso responsable de IA en herramientas, usuarios y datos.

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La gobernanza de la IA abarca todas las políticas, prácticas y marcos utilizados para supervisar los sistemas de IA y garantizar su integridad y seguridad. Este concepto teórico es fundamental, ya que puede prevenir problemas empresariales, problemas legales e injusticias éticas. Por ejemplo, una herramienta de diseño popular... Figma retiró recientemente el uso de IA Porque plagió el diseño de Apple. La gobernanza de la IA podría haber evitado esto.

En esta entrada de blog, explicamos qué es la gobernanza de GenAI, por qué es necesaria y, lo más importante, cómo implementarla. Continúe leyendo para asegurarse de que el uso de la IA en su empresa se ajuste a los estándares necesarios para alcanzar sus objetivos.

¿Qué es la Gobernanza de la IA?

La gobernanza de la IA es el marco, las políticas y las prácticas que se utilizan para gestionar, supervisar y monitorear los sistemas de IA y garantizar su correcto uso. Al ser una tecnología relativamente nueva, la IA presenta desafíos previamente inexplorados y específicos. Estos incluyen abordar los sesgos, garantizar la transparencia, mantener la rendición de cuentas, abordar problemas de precisión, alucinaciones, seguridad, etc. La gobernanza de la IA garantiza que la IA funcione de forma ética, segura, en consonancia con las normas sociales y proporcione información correcta.

El alcance cada vez mayor de los riesgos de la IA en la empresa

La conveniencia de GenAI presenta una compleja red de riesgos de IA que van mucho más allá del simple uso indebido. Estos riesgos no son teóricos; son amenazas activas que pueden tener importantes consecuencias financieras, reputacionales y regulatorias. Comprender esta nueva superficie de ataque es el primer paso para construir una defensa eficaz.

Sesgo e injusticia

Los sistemas de IA pueden perpetuar o incluso exacerbar los sesgos existentes en sus datos de entrenamiento, lo que resulta en resultados injustos. Por ejemplo, las respuestas sesgadas pueden llevar a no reclutar mujeres, a que las fuerzas del orden sesguen hacia las minorías y a que se ofrezcan mejores condiciones de aprobación de préstamos a grupos privilegiados.

Violaciones de privacidad

Las tecnologías de IA pueden vulnerar la privacidad individual. Si los conjuntos de datos con los que se capacitan los LLM contienen datos personales, y estos no se almacenan ni utilizan correctamente, la información personal identificable (PII) y otros datos sensibles podrían compartirse ilegalmente.

Mal uso

Las capacidades innovadoras de la IA ofrecen un enorme potencial para aplicaciones y servicios. Estos incluyen fines dañinos, como la creación de deepfakes, ciberataques, phishing o la automatización de actividades ilegales.

Desinformación

La IA puede producir y difundir información falsa con facilidad. Esto podría deberse a alucinaciones o a un entrenamiento intencionalmente malicioso. Esto puede afectar el conocimiento, las ideas y las percepciones de las personas, influyendo en los procesos empresariales e incluso alterando los procesos democráticos.

Propiedad y derechos de propiedad intelectual

Los resultados de la IA pueden imitar fielmente el contenido y las creaciones existentes, lo que plantea la cuestión de la propiedad intelectual y su titularidad. También se plantea la cuestión de si capacitar a los LLM en información protegida por derechos de autor constituye una violación de la propiedad intelectual.

Responsabilidad

La falta de transparencia ("caja negra") y el hecho de que los LLM no sean personas jurídicas pueden dificultar la determinación de la responsabilidad cuando los sistemas de IA fallan o causan daños. Recientemente, un tribunal dictaminó que una aerolínea canadiense fue considerado responsable de su chatbot engañoso.

Seguridad

Los sistemas de IA son susceptibles a ataques o usos indebidos que pueden llevar a la exfiltración o corrupción de datos.

Por qué los modelos de gobernanza tradicionales fracasan con la IA

El uso de la IA introduce un conjunto de riesgos y comportamientos fundamentalmente diferentes que los marcos tradicionales de gobernanza de TI no fueron diseñados para gestionar. Estos marcos se diseñaron para aplicaciones estáticas y flujos de trabajo predecibles. La IA introduce interacciones dinámicas, impulsadas por el usuario, que requieren visibilidad y cumplimiento en tiempo real, más allá de los controles tradicionales.

Enfócate
Tipo de control
Visibilidad
Evaluación de Riesgos
Comportamiento del usuario
Protección contra fugas de datos
Gobernanza de TI tradicional
Centrado en la aplicación: los controles se aplican a aplicaciones o sistemas
Solo políticas: se definen reglas, pero su aplicación se retrasa o es manual
Nivel de red: supervisa el tráfico, las cargas y las descargas en toda la red.
Auditorías periódicas: se verifica el cumplimiento después del hecho
Asume flujos de trabajo predecibles y aplicaciones estáticas
Limitado a archivos y datos estructurados
Gobernanza de IA
Centrado en herramientas e interacciones: los controles se centran en herramientas de IA específicas y en las interacciones del usuario.
Aplicación en tiempo real: las políticas actúan instantáneamente para prevenir comportamientos riesgosos de la IA
A nivel de navegador: monitorea la actividad de IA directamente donde ocurre, incluidas las aplicaciones web y extensiones.
Supervisión continua: el uso de IA se monitorea en tiempo real para detectar riesgos emergentes
Tiene en cuenta comportamientos dinámicos impulsados ​​por el usuario con interacciones de IA en constante evolución
Cubre indicaciones, resultados e información confidencial en sesiones de IA en tiempo real.

Beneficios de la gobernanza de la IA

Mitigación de riesgos en tiempo real

Detecte y evite fugas de datos confidenciales, avisos de IA inseguros o violaciones de políticas a medida que ocurren, en lugar de hacerlo después de que ocurren.

Adopción segura y responsable de IA

Permita que los empleados aprovechen las herramientas de IA de forma segura sin restringir la productividad, fomentando la innovación y minimizando el riesgo organizacional.

Mayor cumplimiento y preparación para auditorías

Mantenga una supervisión continua del uso de IA en todas las herramientas y usuarios, haciendo que los informes regulatorios y las auditorías internas sean más simples y precisos.

Fundamentos clave de la gobernanza de la IA

La gobernanza de la IA se compone de procesos, herramientas y marcos de trabajo. Al elaborar su plan, considere los siguientes factores de gobernanza de la IA:

  • Transparencia
  • Responsabilidad
  • Uso ético
  • Monitoreo continuo

Transparencia

Hacer que los sistemas de IA sean comprensibles y explicables para las partes interesadas, incluidos usuarios, desarrolladores, reguladores y el público en general.

Implementación práctica

Documentación clara de cómo funcionan los algoritmos de IA, qué datos utilizan y cómo se toman las decisiones.

Responsabilidad

La obligación de los individuos, las organizaciones o los gobiernos de asumir la responsabilidad de los resultados de los sistemas de IA.

Implementación práctica

Definir quién es responsable de las decisiones, acciones y consecuencias relacionadas con la IA. Establecer mecanismos para exigir responsabilidades a las partes interesadas, incluyendo marcos legales, organismos de supervisión y procesos para abordar quejas o reclamos derivados del uso de la IA.

Uso ético

Diseñar, implementar y gestionar sistemas de IA de acuerdo con principios éticos como la equidad, la transparencia y la responsabilidad.

Implementación práctica

Agregar barreras de protección a los procesos de desarrollo de LLM para revisar los conjuntos de datos y los resultados de la capacitación y garantizar que respalden resultados equitativos para todas las personas, independientemente de los factores demográficos.

Monitoreo continuo

Detectar desviaciones del comportamiento esperado del LLM para mitigar riesgos como sesgos o amenazas a la seguridad, y garantizar que los sistemas funcionen de acuerdo con los estándares éticos y los requisitos legales.

Implementación práctica

Seguimiento continuo de métricas de rendimiento, vulnerabilidades de seguridad, cumplimiento ético y normativo, así como de las medidas de seguridad, como se explicó anteriormente. Estos deben implementarse en ciclos de retroalimentación.

Integración e inclusión de las partes interesadas

Las personas involucradas en la definición de pautas éticas, marcos regulatorios y mejores prácticas que rigen las tecnologías de IA.

Implementación práctica

Invitar e involucrar a desarrolladores, investigadores, legisladores, reguladores, representantes de la industria, comunidades afectadas y público en general. Garantizar que se consideren diversas perspectivas, inquietudes y experiencia durante el desarrollo, la implementación y el uso de sistemas de IA.

Política de privacidad

Salvaguardar los derechos de las personas a controlar sus datos personales y garantizar su confidencialidad e integridad durante todo su ciclo de vida.

Implementación práctica

Anonimización de datos, cifrado, almacenamiento y transmisión seguros y cumplimiento de las regulaciones de protección de datos como GDPR o CCPA.

Seguridad

Las medidas y prácticas implementadas para proteger los sistemas de IA del acceso no autorizado, ataques maliciosos y violaciones de datos, y para proteger a las organizaciones de enviar datos confidenciales a los sistemas de IA.

Implementación práctica

Prácticas de codificación segura, cifrado de datos confidenciales, evaluaciones periódicas de vulnerabilidad y pruebas de penetración, controles de acceso y mecanismos de autenticación; monitoreo de actividades anómalas o amenazas potenciales; respuesta rápida a incidentes; uso de una extensión de navegador empresarial para DLP GenAI.

Explicabilidad

La capacidad de los sistemas de IA para proporcionar explicaciones comprensibles de sus decisiones y acciones.

Implementación práctica

Generar explicaciones legibles para humanos, visualizar procesos de toma de decisiones y rastrear las decisiones hasta los datos de entrada y las características del modelo.

  • Integración e inclusión de las partes interesadas
  • Política de privacidad
  • Seguridad
  • Explicabilidad

Transparencia

Hacer que los sistemas de IA sean comprensibles y explicables para las partes interesadas, incluidos usuarios, desarrolladores, reguladores y el público en general.

Implementación práctica

Documentación clara de cómo funcionan los algoritmos de IA, qué datos utilizan y cómo se toman las decisiones.

Responsabilidad

La obligación de los individuos, las organizaciones o los gobiernos de asumir la responsabilidad de los resultados de los sistemas de IA.

Implementación práctica

Definir quién es responsable de las decisiones, acciones y consecuencias relacionadas con la IA. Establecer mecanismos para exigir responsabilidades a las partes interesadas, incluyendo marcos legales, organismos de supervisión y procesos para abordar quejas o reclamos derivados del uso de la IA.

Uso ético

Diseñar, implementar y gestionar sistemas de IA de acuerdo con principios éticos como la equidad, la transparencia y la responsabilidad.

Implementación práctica

Agregar barreras de protección a los procesos de desarrollo de LLM para revisar los conjuntos de datos y los resultados de la capacitación y garantizar que respalden resultados equitativos para todas las personas, independientemente de los factores demográficos.

Monitoreo continuo

Detectar desviaciones del comportamiento esperado del LLM para mitigar riesgos como sesgos o amenazas a la seguridad, y garantizar que los sistemas funcionen de acuerdo con los estándares éticos y los requisitos legales.

Implementación práctica

Seguimiento continuo de métricas de rendimiento, vulnerabilidades de seguridad, cumplimiento ético y normativo, así como de las medidas de seguridad, como se explicó anteriormente. Estos deben implementarse en ciclos de retroalimentación.

Integración e inclusión de las partes interesadas

Las personas involucradas en la definición de pautas éticas, marcos regulatorios y mejores prácticas que rigen las tecnologías de IA.

Implementación práctica

Invitar e involucrar a desarrolladores, investigadores, legisladores, reguladores, representantes de la industria, comunidades afectadas y público en general. Garantizar que se consideren diversas perspectivas, inquietudes y experiencia durante el desarrollo, la implementación y el uso de sistemas de IA.

Política de privacidad

Salvaguardar los derechos de las personas a controlar sus datos personales y garantizar su confidencialidad e integridad durante todo su ciclo de vida.

Implementación práctica

Anonimización de datos, cifrado, almacenamiento y transmisión seguros y cumplimiento de las regulaciones de protección de datos como GDPR o CCPA.

Seguridad

Las medidas y prácticas implementadas para proteger los sistemas de IA del acceso no autorizado, ataques maliciosos y violaciones de datos, y para proteger a las organizaciones de enviar datos confidenciales a los sistemas de IA.

Implementación práctica

Prácticas de codificación segura, cifrado de datos confidenciales, evaluaciones periódicas de vulnerabilidad y pruebas de penetración, controles de acceso y mecanismos de autenticación; monitoreo de actividades anómalas o amenazas potenciales; respuesta rápida a incidentes; uso de una extensión de navegador empresarial para DLP GenAI.

Explicabilidad

La capacidad de los sistemas de IA para proporcionar explicaciones comprensibles de sus decisiones y acciones.

Implementación práctica

Generar explicaciones legibles para humanos, visualizar procesos de toma de decisiones y rastrear las decisiones hasta los datos de entrada y las características del modelo.

Mejores prácticas para gobernar la IA: garantizar el cumplimiento, la privacidad y la seguridad

Si su organización busca introducir, implementar o ampliar la gobernanza de la IA, siga estas prácticas recomendadas:

Asegúrese de que los datos utilizados para el entrenamiento y la inferencia sean anónimos.

Llevar a cabo programas de concientización para mantener informada a la fuerza laboral sobre riesgos potenciales y estrategias de mitigación.

Cree políticas para escribir y pegar datos en aplicaciones de IA. LayerX puede ayudar a implementarlas. solo ciertos tipos de datos o determinados empleados pueden acceder y/o utilizar estas aplicaciones, y de qué manera.

Restringir el acceso a los sistemas de IA solo al personal autorizado. En el caso de aplicaciones de IA como ChatGPT, LayerX... capacidades de acceso puede ayudar a hacer cumplir estos controles.

Implemente barreras de seguridad durante la capacitación y la implementación del modelo para verificar si hay problemas de gobernanza.

Establezca un sólido plan de respuesta a incidentes para abordar posibles violaciones de seguridad o violaciones de cumplimiento.

Asegúrese de que los conjuntos de datos para la formación de LLM sean diversos y completos.

Implementar sistemas automatizados para monitorear el cumplimiento de las regulaciones y estándares relevantes.

Supervise la toxicidad y el sesgo.

Asegure su uso de IA con AI DLP

La solución AI DLP de LayerX ofrece protección integral para datos confidenciales cuando se utilizan aplicaciones de IA como ChatGPT, Gemini o Claude, sin interrumpir la experiencia del usuario.

LayerX permite definir datos específicos a proteger, aplicar varios métodos de control de datos (como advertencias emergentes o acciones de bloqueo) y permitir una productividad segura sin interrumpir la experiencia del usuario.

Esta solución permite a las organizaciones utilizar las capacidades de la IA y al mismo tiempo evitar la exposición accidental de datos, con controles personalizables para diferentes necesidades de los usuarios y niveles de seguridad.

Deshabilitar o limitar las extensiones del navegador con IA
Controle el pegado y escritura de datos confidenciales dentro de las aplicaciones.
Monitorear el uso

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¿Qué es la gobernanza de la IA?

La gobernanza de la IA se refiere a las políticas, controles y mecanismos de supervisión que garantizan que la IA se utilice de forma responsable, segura y en consonancia con los requisitos comerciales, legales y éticos en toda la organización.

¿Por qué es importante la gobernanza de la IA para las empresas?

Sin gobernanza, el uso de la IA puede provocar fugas de datos, infracciones de cumplimiento normativo y riesgos operativos. La gobernanza permite a las organizaciones adoptar la IA con confianza, manteniendo al mismo tiempo la rendición de cuentas y el control.

¿En qué se diferencia la gobernanza de la IA de la seguridad de la IA?

La seguridad de la IA se centra en proteger los sistemas y los datos de las amenazas, mientras que la gobernanza de la IA define cómo se puede utilizar la IA, quién la puede utilizar y bajo qué reglas, abarcando políticas, supervisión y aplicación.

¿Qué riesgos aborda la gobernanza de la IA?

La gobernanza de la IA ayuda a gestionar riesgos como el uso de IA en la sombra, la exposición de datos confidenciales, las herramientas no aprobadas, la falta de auditabilidad y el mal uso de los resultados generados por la IA.

¿Quién es el responsable de la gobernanza de la IA en una organización?

La gobernanza de la IA suele ser una responsabilidad compartida entre los líderes de seguridad, TI, legales, de cumplimiento y comerciales, lo que requiere una alineación interfuncional en lugar de un único propietario.

¿Qué tipos de herramientas de IA necesitan gobernanza?

La gobernanza de la IA se aplica a herramientas GenAI públicas, plataformas de IA empresariales, funciones de IA integradas en aplicaciones SaaS, asistentes de IA basados ​​en navegador y extensiones o complementos impulsados ​​por IA.

¿Cómo la gobernanza de la IA respalda el cumplimiento normativo?

La gobernanza ayuda a aplicar políticas consistentes, mantener registros de auditoría y controlar el uso de datos, respaldando el cumplimiento de regulaciones como GDPR, HIPAA y leyes emergentes específicas de IA.

¿Por qué los modelos de gobernanza tradicionales son insuficientes para la IA?

La IA es dinámica, está impulsada por el usuario y a menudo se accede a ella a través del navegador, lo que hace que las políticas estáticas y las auditorías periódicas sean ineficaces sin visibilidad y aplicación en tiempo real.

¿Cómo la gobernanza de la IA permite la adopción de la IA a largo plazo?

Al equilibrar la innovación con el control, la gobernanza de la IA genera confianza, responsabilidad y consistencia en su uso. Reduce el riesgo y la incertidumbre tanto para la dirección como para los empleados, lo que hace que la adopción de la IA sea sostenible a medida que las herramientas, las regulaciones y los casos de uso evolucionan con el tiempo.

¿Puede la gobernanza de la IA adaptarse a medida que evoluciona su uso?

Sí. Una gobernanza eficaz de la IA es continua y permite a las organizaciones actualizar políticas, ampliar herramientas aprobadas y ajustar controles a medida que la adopción de la IA crece y cambia, sin interrumpir la productividad ni ralentizar la innovación.

La interacción de la IA
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